Język zapytań SPARQL. Agnieszka Ławrynowicz. Instytut Informatyki Politechniki Poznańskiej Poznań, 2018
|
|
- Kazimiera Kujawa
- 6 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Język zapytań SPARQL Agnieszka Ławrynowicz Instytut Informatyki Politechniki Poznańskiej Poznań, 2018
2 Język zapytań SPARQL Stos języków Sieci Semantycznej
3 Turtle Turtle (Terse RDF Triple Language ): serializacja RDF reprezentacja trójkowa trójek <Subject, Predicate, Object> przyjazna dla człowieka alternatywa dla składni RDF/XML często wykorzystywana w przykładach, tutorialach, literaturze
4 Turtle Turtle (Terse RDF Triple Language ): serializacja RDF reprezentacja trójkowa trójek <Subject, Predicate, Object> przyjazna dla człowieka alternatywa dla składni RDF/XML często wykorzystywana w przykładach, tutorialach, osoba: foaf: <h>p://xmlns.com/foaf/0.1/>. osoba:a foaf:name "Alicja". osoba:a foaf:mbox <mailto:alicja@example.net>. osoba:b foaf:name "Jan".
5 SPARQL to SPARQL Protocol And Rdf Query Language - język zapytań Sieci Semantycznej Wymowa: jak sparkle Język zapytań dla danych w formacie RDF Protokół (HTTP, SOAP)
6 SPARQL pozwala na Zapytania do źródeł danych strukturalnych i semistrukturalnych Eksplorowanie danych przez zadawanie zapytań dotyczących nieznanych związków Wykonywanie złożonych złączeń z różnorodnych baz danych w pojedynczym zapytaniu Transformację danych RDF z jednego słownika do innego
7 SPARQL główna idea Dopasowywanie wzorców Opisz podgrafy tych grafów RDF, do których wydawane jest zapytanie Podgrafy, które da się dopasować do Twojego opisu konstruują wynik Wzorce grafowe - grafy RDF zawierające zmienne
8 SPARQL główna idea (przykład) Graf, do którego wydajemy zapytanie: rdf:type p:ostatniaerupcja "2010 rdf:type Wyniki: Wzorzec zapytania:?v h\p://.../eyja^allajökull?v rdf:type h\p://.../wezuwiusz
9 Końcówki SPARQL Końcówka SPARQL: na wejściu przyjmuje zapytania na wyjściu zwraca wyniki poprzez HTTP Rodzaje końcówek: Ogólne umożliwiają zadawanie zapytań do dowolnych danych RDF dostępnych przez sieć WWW Dedykowane związane z konkretnymi zbiorami danych
10 Dostęp do końcówki SPARQL końcówka SPARQL: usługa sieciowa typu REST wydawanie zapytań SPARQL do zdalnej końcówki jest generalnie wydawaniem żądania HTTP GET do tej końcówki z parametrem query (przesyłany tekst zapytania)
11 Zapytanie SPARQL składa się z Deklaracji prefiksów dla przestrzeni nazw do skracania URI Definicji zbioru danych do wskazania, do którego grafu (grafów) RDF będą wydawane zapytania Klauzuli specyfikującej wynik do identyfikacji, jaką informację zwrócić z zapytania Wzorca zapytania do specyfikacji o co pyta zapytanie wydane do zbioru danych Modyfikatorów zapytania do specyfikacji operatorów np. sortowania wyników i innych sposobów re-aranżacji wyników zapytania
12 Zapytanie SPARQL składa się z Deklaracja prefiksów Definicja zbioru danych Specyfikacja wyniku Wzorzec zapytania Modyfikator zapytania PREFIX foo: < FROM SELECT WHERE { } ORDER BY
13 SPARQL wzorzec trójki Wzorzec trójki = Trójka RDF z możliwością występowania w niej (nazwanych) osoba: foaf: <h>p://xmlns.com/foaf/0.1/>. osoba:a foaf:name Alicja". osoba:a foaf:mbox <mailto:alicja@example.net>. osoba:b foaf:name Jan". "Hello world" zapytań SPARQL SELECT?imie WHERE {?x foaf:name?imie } imie ======== Alicja Jan
14 SPARQL podstawowy wzorzec grafu Podstawowy wzorzec grafu zbiór wzorców trójek, definiuje kształt osoba: foaf: <h>p://xmlns.com/foaf/0.1/>. osoba:a foaf:name Alicja". osoba:a foaf:mbox osoba:b foaf:name Jan". PREFIX osoba: <h>p://przyklad/osoba/> PREFIX foaf: <h>p://xmlns.com/foaf/0.1/> SELECT?imie WHERE {?osoba foaf:mbox foaf:name?imie. } imie ======== Alicja
15 osoba: foaf: <h>p://xmlns.com/foaf/0.1/>. osoba:a foaf:name Alicja". osoba:a foaf:mbox osoba:b foaf:name Jan". PREFIX osoba: <h>p://przyklad/osoba/> PREFIX foaf: <h>p://xmlns.com/foaf/0.1/> SELECT * WHERE {?osoba foaf:mbox <mailto:alicja@example.net>.?osoba foaf:name?imie. } osoba imie ============== osoba:a Alicja
16 Rozdzielanie trójek w klauzuli WHERE zapis standardowy a : b c. d : e f. wspólny podmiot a : b c ; : e f. wspólny podmiot i predykat a : b c, f.
17 Rozdzielanie trójek w klauzuli WHERE - przykład PREFIX osoba: <h>p://przyklad/osoba/> PREFIX foaf: <h>p://xmlns.com/foaf/0.1/> SELECT * WHERE {?osoba foaf:mbox <mailto:alicja@example.net>.?osoba foaf:name?imie. } PREFIX osoba: <h>p://przyklad/osoba/> PREFIX foaf: <h>p://xmlns.com/foaf/0.1/> SELECT * WHERE {?osoba foaf:mbox <mailto:alicja@example.net>, foaf:name?imie. }
18 Zmienne anonimowe nazwane: głównie różnią się tym od zminennych nieanonimowych tym, że nie są uwzględniane w SELECT * (jednak możliwość odczytania na żądanie) nienazwane oznaczane przez []
19 SPARQL modyfikatory zapytania Procedury dopasowywania wzorców produkują zbiór rozwiązań. Zbiór rozwiązań może być zmodyfikowany na wiele sposobów: projekcja ORDER BY LIMIT/OFFSET DISTINCT
20 dc: magazyn: inw: <h>p://example.org/inwentarz#>. magazyn:ksiazka1 dc:rtle "SPARQL Query Language Tutorial". magazyn:ksiazka1 inw:cena 10. magazyn:ksiazka1 inw:ilosc 3. magazyn:ksiazka2 dc:rtle "SPARQL Query Language (2nd ed)". magazyn:ksiazka2 inw:cena 20 ; inw:ilosc 5. magazyn:ksiazka3 dc:rtle "Moving from SQL to SPARQL". magazyn:ksiazka3 inw:cena 5 ; inw:ilosc 0. ksiazka tytul ================================================== magazyn:ksiazka4 dc:rtle "Applying XQuery" magazyn:ksiazka1. "SPARQL Query Language Tutorial" magazyn:ksiazka4 inw:cena 20 ; inw:ilosc 8. PREFIX dc: <h>p://purl.org/dc/elements/1.1/> PREFIX magazyn: <h>p://example.org/magazyn#> PREFIX inw: <h>p://example.org/inwentarz#> SELECT?ksiazka?tytul WHERE {?ksiazka dc:rtle?tytul.?ksiazka inw:cena?cena. FILTER (?cena < 15 )?ksiazka (c) Mikołaj inw:ilosc Morzy,?ilosc Agnieszka. FILTER (?ilosc Ławrynowicz, > 0 ) } Instytut Informatyki Politechniki Poznańskiej
21 FILTER - wbudowane funkcje Logiczne:!, &&, Arytmetyczne: +, -, *, / Porównania: =,!=, >, <,... Testy SPARQL: isuri, isblank, isliteral, bound Akcesory SPARQL: str, lang, datatype Inne: sameterm, langmatches, regex
22 osoba: foaf: <h>p://xmlns.com/foaf/0.1/>. osoba:a foaf:name "Alicja". osoba:a foaf:nick "A-online". osoba:b foaf:name "Jan". PREFIX foaf: <h>p://xmlns.com/foaf/0.1/> SELECT?imie?nick {?x foaf:name?imie. OPTIONAL {?x foaf:nick?nick } } imie nick ======================== "Alicja" "A-online" " Jan"
23 ksiazka: dc10: dc11: <h>p://purl.org/dc/elements/1.1/>. ksiazka:a dc10:rtle "SPARQL Query Language Tutorial". ksiazka:b dc11:rtle "SPARQL Query Language (2nd ed)". ksiazka:c dc10:rtle "SPARQL". ksiazka:c dc11:rtle "SPARQL". PREFIX dc10: <h>p://purl.org/dc/elements/1.0/> PREFIX dc11: <h>p://purl.org/dc/elements/1.1/> SELECT DISTINCT?tytul { {?ksiazka dc10:rtle?tytul } UNION {?ksiazka dc11:rtle?tytul } } tytul ================================= "SPARQL Query Language Tutorial" "SPARQL" "SPARQL Query Language (2nd ed)"
24 Źródła danych - zapytania SPARQL są wykonywane do zbiorów danych RDF, składających się z grafów RDF - jak dotąd zapytania wydawane do domyślnego grafu - zbiory danych RDF składają się z domyślnego grafu i zero lub więcej nazwanych grafów, identyfikowanych przez URI - Nazwane grafy: specyfikowane poprzez klauzule FROM NAMED, lub zaszyte w danej końcówce SPARQL - GRAPH: pozwala porcjom zapytania dopasować się do nazwanych grafów w zbiorze RDF, wszystko poza klauzulą GRAPH dopasowanie do domyślnego grafu
25 Klauzula FROM - foaf: <h>p://xmlns.com/foaf/0.1/>. _:a foaf:name "Alicja". _:a foaf:mbox <mailto:alicja@work.example>. PREFIX foaf: <h>p://xmlns.com/foaf/0.1/> SELECT?imie FROM <h>p://przyklad.org/foaf/alicjafoaf> WHERE {?x foaf:name?imie }
26 Formaty zapytań i odpowiedzi SPARQL SELECT zwraca tablicę wyników (wszystkie lub podzbiór zmiennych związanych podczas dopasowywania wzorca zapytania) ASK zwraca wartość logiczną wskazującą na to czy wzorzec zapytania znajduje dopasowanie czy nie DESCRIBE zwraca graf RDF, który opisuje strukturę znalezionych zasobów (w sposób zależny od konfiguracji danego procesora niespodzianka ) CONSTRUCT zwraca graf RDF skonstruowany poprzez podstawienie zmiennych w zbiorze szablonów trójek (translacja pomiędzy różnymi grafami RDF)
27 foaf: <h>p://xmlns.com/foaf/0.1/>. _:a foaf:name Alicja". _:a foaf:homepage <h>p://work.example.org/alicja/>. _:b foaf:name " Jan". _:b foaf:mbox Yes PREFIX foaf: <h>p://xmlns.com/foaf/0.1/> ASK {?x foaf:name Alicja" } <?xml version="1.0"?> <sparql xmlns="h>p:// <head> </head> <results> <boolean>true</boolean> </results> </sparql>
28 DESCRIBE PREFIX ksiazki: <h>p://przyklad.org/ksiazka/> PREFIX dc: <h>p://purl.org/dc/elements/1.1/> DESCRIBE?ksiazka WHERE {?ksiazka dc:rtle "Harry Po>er i więzień Azkabanu" } <rdf:rdf> <rdf:descripron rdf:about="h>p://przyklad.org/ksiazka/ksiazka3"> <dc:creator rdf:parsetype="resource"> <vcard:n rdf:parsetype="resource"> <vcard:given>joanna</vcard:given> <vcard:family>rowling</vcard:family> </vcard:n> <vcard:fn>j.k. Rowling</vcard:FN> </dc:creator> <dc:rtle>harry Po>er i więzień Azkabanu</dc:rtle> </rdf:descripron> </rdf:rdf>
29 @prefix osoba: foaf: <h>p://xmlns.com/foaf/0.1/>. osoba:a foaf:name "Alicja". osoba:a foaf:mbox osoba:b foaf:name " Jan". CONSTRUCT PREFIX osoba: <h>p://przyklad/osoba/> PREFIX foaf: <h>p://xmlns.com/foaf/0.1/> PREFIX vcard: <h>p:// CONSTRUCT {?osoba vcard:fn?imie } WHERE {?osoba foaf:name?imie. osoba: vcard: <h>p:// osoba:a vcard:fn "Alicja". osoba:b vcard:fn "Jan"
30 SPARQL 1.0 a SPARQL 1.1 SPARQL 1.0 styczeń 2008 SPARQL 1.0 język zapytań SPARQL 1.0 protokół SPARQL format XML wyników SPARQL 1.1 listopad 2012 Zaktualizowane wersje SPARQL Query i SPARQL Protocol SPARQL 1.1 Update SPARQL 1.1 jednolity protokół HTTP do zarządzania grafami RDF SPARQL 1.1 opisy usług SPARQL 1.1 wnioskowanie SPARQL 1.1 zapytania sfederowane
31 SPARQL 1.1 Wyrażenia w liście SELECT - wyniki zawierające wartości wyprowadzone ze stałych, wywołań funkcji lub innych wyrażeń Ścieżki własności zapytania o dowolnej długości ścieżki w grafie poprzez wyrażenia regularne Agregacja grupowanie wyników i obliczanie zagregowanych wartości (np. count, min, max, avg, sum,...). Podzapytania zapytania w zapytaniu Zapytania sfederowane - rozdzielanie pojedynczego zapytania do wielu końcówek SPARQL i następnie łączenie wyników Negacja a) filtrowanie wyników zależne od dopasowania wzorca grafu w kontekście znalezionych wyników b) usuwanie wyników będących w relacji z innym wzorcem Wnioskowanie (Entailment Regimes) RDFS, OWL, reguły
32 Wyrażenia w liście foaf: <h>p://xmlns.com/foaf/0.1/>. _:a foaf:givenname "Jan". _:a foaf:surname Kowalski" imie_nazw ======================== Jan Kowalski" PREFIX foaf: <h>p://xmlns.com/foaf/0.1/> SELECT ( fn:concat(?g, " ",?S) AS?imie_nazw ) WHERE {?P foaf:givenname?g ; foaf:surname?s }
33 Ścieżki własności Dopasuj jedną lub drugą możliwość: { :ksiazka1 dc:ztle rdfs:label?lancuch } Znajdź imię jakiejkolwiek osoby, którą zna Alicja {?x foaf:mbox <mailto:alicja@przyklad>.?x foaf:knows/foaf:name?imie. } Imiona ludzi w odległości 2 linków "foaf:knows" {?x foaf:mbox <mailto:alicja@przyklad>.?x foaf:knows/foaf:knows/ foaf:name?imie. } {?x foaf:mbox <mailto:alicja@przyklad>.?x foaf:knows{2}/foaf:name?imie. } Dowolna długość ścieżki imiona wszystkich ludzi, których URI można osiągnąć startując z foaf:knows Alicji: {?x foaf:mbox <mailto:alicja@przyklad>.?x foaf:knows+/foaf:name?imie. }
34 : <h>p://ksiazki.przyklad/>. :org1 :afiliuje :aut1, :aut2. :aut1 :piszeksiazke :ksiazka1, : ksiazka2. :ksiazka1 :cena 9. :ksiazka2 :cena 5. :aut2 :piszeksiazke :ksiazka3. :ksiazka3 :cena 7. :org2 :afiliuje :aut3. :aut3 :piszeksiazke :ksiazka4. :ksiazka4 :cena 7. PREFIX : <h>p://ksiazki.przyklad/> SELECT (SUM(?lcena) AS?total) WHERE {?org :afiliuje?aut.?aut :piszeksiazke?ksiazka.?ksiazka :cena?lcena. } GROUP BY?org HAVING (SUM(?lcena) > 10) ?total ========================
35 @prefix : <h>p://people.example/>. Podzapytania :alicja :name "Alicja", "Alicja Foo", "A. Foo". :alicja :knows :jan, :karol. :jan :name Jan", Jan Bar", J. Bar". :karol :name Karol", Karol Baz", K. Baz". PREFIX : <h>p://people.example/> SELECT?y?minImie WHERE { :alicja :knows?y. { SELECT?y (MIN(?imie) AS?minImie) WHERE {?y :name?imie. } GROUP BY?y } } ?y?minimie ======================== :jan J. Bar :karol K. Baz
36 @prefix foaf: : <h>p://example.org/>. :people15 foaf:name "Alice". :people16 foaf:name "Bob". :people17 foaf:name "Charles". :people18 foaf:name "Daisy". Zapytania sfederowane Końcówka SPARQL: h\p://people.example.org/sparql Lokalny plik FOAF: h\p://example.org/myfoaf.rdf <h>p://example.org/myfoaf/i> <h>p://xmlns.com/foaf/0.1/knows>?name <h>p://example.org/people15>. =============== PREFIX foaf: <h>p://xmlns.com/foaf/0.1/> Alice SELECT?name FROM <h>p://example.org/myfoaf.rdf> WHERE { <h>p://example.org/myfoaf/i> foaf:knows?person. SERVICE <h>p://people.example.org/sparql> {?person foaf:name?name. } }
37 ex: <h>p://publicarons.example/>. ex:book1 rdf:type ex:publicaron. ex:book2 rdf:type ex:arrcle. ex:arrcle rdfs:subclassof ex:publicaron. ex:publishes rdfs:range ex:publicaron. ex:mitpress ex:publishes ex: <h>p://publicarons.example/>. SELECT?pub WHERE {?pub rdf:type ex:publicaron } ?pub ========== ex:book RDF-entailment ?pub ========== ex:book1 ex:book2 ex:book RDFS-entailment
38 Silniki zapytań/repozytoria trójek Jena AllegroGraph Sesame OpenLink Virtuoso Blazegraph
39 Repozytoria trójek Specjalizowana baza danych do przechowywania trójek RDF Trójki wprowadzane w różnych formatach Wspiera język zapytań do RDF SPARQL (rekomendacja W3C) Inne języki (np. ARQ, RDQL) Może, ale nie musi wykonywać wnioskowanie
40 Architektury Implementacja: In-memory, Natywna, Nienatywna Natywna: JENA TDB, Sesame Native, Virtuoso, AllegroGraph, Oracle 11g Nie-Natywna: Np. Używająca RDBMS jako backend
41 Materiały: SPARQL specificazon document, h\p:// SPARQL By Example, A Tutorial, Lee Feigenbaum, h\p:// Querying semanzc data : h\p://
42 Quads i Grafy Nazwane (Named Graphs) Wiele repozytoriów trójek wspiera czwórki (quads) dla nazwanych grafów (named graphs) A named graph is just an RDF with a URI name o en called the context Such a triple store divides its data a default graph and zero or more addizonal named graphs SPARQL has support for named graphs De facto standards exist for represenzng quad data, e.g., n-quads and TriG (a turtle/n3 variant) AllegroGraph stores quints (S,P,O,C,ID), the ID can be used to a\ach metadata to a triple
Język zapytań SPARQL
Język zapytań SPARQL Mikołaj Morzy Agnieszka Ławrynowicz Instytut Informatyki Poznań, rok akademicki 2013/2014 TSiSS 1 Stos języków Sieci Semantycznej Język zapytań SPARQL TSiSS 2 Turtle Turtle (Terse
Język zapytań SPARQL. Agnieszka Ławrynowicz. Instytut Informatyki Politechniki Poznańskiej Poznań, 2014
Język zapytań SPARQL Agnieszka Ławrynowicz Instytut Informatyki Politechniki Poznańskiej Poznań, 2014 Język zapytań SPARQL Stos języków Sieci Semantycznej Turtle Turtle$(Terse$RDF$Triple$Language$):$$
RDF (Resource Description Framework)
RDF (Resource Description Framework) Agnieszka Ławrynowicz 2009.09.29 Podstawowe elementy Zasoby (ang. resources) identyfikowane za pomocą URI, ale URI niekoniecznie wskazuje zasób odpowiadają węzłom w
Internet Semantyczny. Podstawy SPARQL
Internet Semantyczny Podstawy SPARQL Co to jest SPARQL? Skrót SPARQL to akronim od SPARQL Protocol and RDF Query Language. Jest to język zapytań dla formatu RDF nie ogranicza się jednak do RDF wiele innego
Systemy GIS Tworzenie zapytań w bazach danych
Systemy GIS Tworzenie zapytań w bazach danych Wykład nr 6 Analizy danych w systemach GIS Jak pytać bazę danych, żeby otrzymać sensowną odpowiedź......czyli podstawy języka SQL INSERT, SELECT, DROP, UPDATE
Język RDF. Mikołaj Morzy Agnieszka Ławrynowicz. Instytut Informatyki Poznań, rok akademicki 2013/2014
Język RDF Mikołaj Morzy Agnieszka Ławrynowicz Instytut Informatyki Poznań, rok akademicki 2013/2014 (c) Mikołaj Morzy, Agnieszka Ławrynowicz, Instytut Informatyki Politechniki Poznańskiej TSiSS 1 Sieci
Wstęp do Technologii Semantycznych SPARQL
Wstęp do Technologii Semantycznych SPARQL 1 Co to jest SPARQL? Skrót SPARQL to akronim od SPARQL Protocol and RDF Query Language. Jest to język zapytań dla formatu RDF nie ogranicza się jednak do RDF wiele
SPARQL, Named Graphs, Network Graphs
Web Science & Technologies University of Koblenz Landau, Germany SPARQL, Named Graphs, Network Graphs Maciej Janik SPARQL SPARQL Protocol and RDF Query Language W3C Recommendation 15 January 2008 http://www.w3.org/tr/rdf-sparql-query/
Na podstawie artykułu: http://www.w3.org/teamsubmission/turtle/
Na podstawie artykułu: http://www.w3.org/teamsubmission/turtle/ 1 Nazwa Terse RDF Triple Language konkretna składnia językowa dla frameworka RDF i jego standardów rozszerzenie N-Triples wykorzystujące
Przestrzenne bazy danych Podstawy języka SQL
Przestrzenne bazy danych Podstawy języka SQL Stanisława Porzycka-Strzelczyk porzycka@agh.edu.pl home.agh.edu.pl/~porzycka Konsultacje: wtorek godzina 16-17, p. 350 A (budynek A0) 1 SQL Język SQL (ang.structured
- język zapytań służący do zapisywania wyrażeń relacji, modyfikacji relacji, tworzenia relacji
6. Język SQL Język SQL (Structured Query Language): - język zapytań służący do zapisywania wyrażeń relacji, modyfikacji relacji, tworzenia relacji - stworzony w IBM w latach 70-tych DML (Data Manipulation
SQL (ang. Structured Query Language)
SQL (ang. Structured Query Language) SELECT pobranie danych z bazy, INSERT umieszczenie danych w bazie, UPDATE zmiana danych, DELETE usunięcie danych z bazy. Rozkaz INSERT Rozkaz insert dodaje nowe wiersze
Autor: Joanna Karwowska
Autor: Joanna Karwowska SELECT [DISTINCT] FROM [WHERE ] [GROUP BY ] [HAVING ] [ORDER BY ] [ ] instrukcja może
Relacyjne bazy danych. Podstawy SQL
Relacyjne bazy danych Podstawy SQL Język SQL SQL (Structured Query Language) język umożliwiający dostęp i przetwarzanie danych w bazie danych na poziomie obiektów modelu relacyjnego tj. tabel i perspektyw.
Semantic Web. dr inż. Aleksander Smywiński-Pohl. Elektroniczne Przetwarzanie Informacji Konsultacje: czw , pokój 3.211
RDF RDFS i OWL Linked Data Elektroniczne Przetwarzanie Informacji Konsultacje: czw. 14.00-15.30, pokój 3.211 RDF RDFS i OWL Linked Data Plan prezentacji RDF RDFS i OWL Linked Data RDF RDFS i OWL Linked
rdf:type ex:homepage ex:createdwith http://www.w3c.org /amaya rdf:type ex:htmleditor
TSiSS, 2010/2011 Ćwiczenie 1. (RDF) Stwórz pliki w formacie RDF i w serializacji XML dla podanych grafów (modelując przestrzeń nazw dla ex jako http://example.org): 1.1 http://www.w3.org/ho me/lassila
XML extensible Markup Language 7
XML extensible Markup Language 7 XQuery Co to jest XQuery? XQuery to język zapytań dla XML. XQuery jest dla XML tym czym SQL dla baz danych, a SPARQL dla RDF. XQuery wykorzystuje wyrażenia XPath. XQuery
Rozszerzenie funkcjonalności systemów wiki w oparciu o wtyczki i Prolog
Knowledge Rozszerzenie funkcjonalności systemów wiki w oparciu o wtyczki i Prolog 9 stycznia 2009 Knowledge 1 Wstęp 2 3 4 5 Knowledge 6 7 Knowledge Duża ilość nieusystematyzowanych informacji... Knowledge
Autor: Joanna Karwowska
Autor: Joanna Karwowska SELECT [DISTINCT] FROM [WHERE ] [GROUP BY ] [HAVING ] [ORDER BY ] [ ] instrukcja może
Model semistrukturalny
Model semistrukturalny standaryzacja danych z różnych źródeł realizacja złożonej struktury zależności, wielokrotne zagnieżdżania zobrazowane przez grafy skierowane model samoopisujący się wielkości i typy
Informatyka (5) SQL. dr inż. Katarzyna Palikowska Katedra Transportu Szynowego p. 4 Hydro
Informatyka (5) SQL dr inż. Katarzyna Palikowska Katedra Transportu Szynowego p. 4 Hydro katpalik@pg.gda.pl katarzyna.palikowska@wilis.pg.gda.pl Język zapytań SQL Język deklaratywny (regułowy) - SQL, ProLog,
Relacyjne bazy danych. Podstawy SQL
Relacyjne bazy danych Podstawy SQL Język SQL SQL (Structured Query Language) język umoŝliwiający dostęp i przetwarzanie danych w bazie danych na poziomie obiektów modelu relacyjnego tj. tabel i perspektyw.
SQL w 24 godziny / Ryan Stephens, Arie D. Jones, Ron Plew. Warszawa, cop Spis treści
SQL w 24 godziny / Ryan Stephens, Arie D. Jones, Ron Plew. Warszawa, cop. 2016 Spis treści O autorach 11 Podziękowania 12 Część I Wprowadzenie do języka SQL 13 Godzina 1. Witamy w świecie języka SQL 15
Paweł Rajba pawel@ii.uni.wroc.pl http://www.itcourses.eu/
Paweł Rajba pawel@ii.uni.wroc.pl http://www.itcourses.eu/ Wprowadzenie Historia i standardy Podstawy relacyjności Typy danych DDL tabele, widoki, sekwencje zmiana struktury DML DQL Podstawy, złączenia,
Internet Semantyczny. Schematy RDF i wnioskowanie
Internet Semantyczny Schematy RDF i wnioskowanie Ewolucja Internetu Internet dzisiaj Internet Semantyczny Jorge Cardoso, The Syntactic and the Semantic Web, in Semantic Web Services: Theory, Tools, and
Reprezentacja wiedzy ontologie, logiki deskrypcyjne
Reprezentacja wiedzy ontologie, logiki deskrypcyjne Agnieszka Ławrynowicz 24 listopada 2016 Plan wykładu 1 Powtórka: sieci semantyczne, RDF 2 Definicja ontologii 3 Logiki deskrypcyjne Semantyczny Internet
opisuje nazwy kolumn, wyrażenia arytmetyczne, funkcje nazwy tabel lub widoków warunek (wybieranie wierszy)
Zapytania SQL. Polecenie SELECT jest używane do pobierania danych z bazy danych (z tabel lub widoków). Struktura polecenia SELECT SELECT FROM WHERE opisuje nazwy kolumn, wyrażenia arytmetyczne, funkcje
Oracle11g: Wprowadzenie do SQL
Oracle11g: Wprowadzenie do SQL OPIS: Kurs ten oferuje uczestnikom wprowadzenie do technologii bazy Oracle11g, koncepcji bazy relacyjnej i efektywnego języka programowania o nazwie SQL. Kurs dostarczy twórcom
Wykład 7 Implementacja języka SQL w systemach baz danych Oracle sortowanie, funkcje agregujące i podzapytania.
Wykład 7 Implementacja języka SQL w systemach baz danych Oracle sortowanie, funkcje agregujące i podzapytania. Przykładowa RBD o schematach relacji (tzw. płaska postać RBD): N(PRACOWNICY) = {ID_P, IMIĘ,
Przykłady najlepiej wykonywać od razu na bazie i eksperymentować z nimi.
Marek Robak Wprowadzenie do języka SQL na przykładzie baz SQLite Przykłady najlepiej wykonywać od razu na bazie i eksperymentować z nimi. Tworzenie tabeli Pierwsza tabela W relacyjnych bazach danych jedna
Jerzy Nawrocki, Wprowadzenie do informatyki
Wydział Informatyki Politechnika Poznańska jerzy.nawrocki@put.poznan.pl Baza danych Bazy danych = zorganizowana kolekcja danych Bazy danych (2) Cel Agenda Przedstawić relacyjny model baz danych Era przed-relacyjna
Agregacja i Grupowanie Danych. Funkcje Agregacji. Opcje GROUP BY oraz HAVING
Agregacja w SQL 1 Bazy Danych Wykład p.t. Agregacja i Grupowanie Danych Funkcje Agregacji. Opcje GROUP BY oraz HAVING Antoni Ligęza ligeza@agh.edu.pl http://galaxy.uci.agh.edu.pl/~ligeza Wykorzystano materiały:
Technologie Sieci Semantycznych
Technologie Sieci Semantycznych Andrzej Majczak Uniwersytet Zielonogórski Wydział Matematyki Informatyki i Ekonometrii Data aktualizacji 2007.06.11 Zawartośd prezentacji 1. Co to jest Sied Semantyczna?
Dodatkowe możliwości RDF. Seminarium magisterskie Paweł Chrząszczewski
Dodatkowe możliwości RDF Seminarium magisterskie Paweł Chrząszczewski Inne możliwości RDF RDF posiada szereg dodatkowych funkcji, takich jak wbudowane typy i właściwości reprezentujące grupy zasobów i
RDF Schema (schematy RDF)
RDF Schema (schematy RDF) Schemat RDF nie dostarcza słownictwa dla aplikacji klasy jak np.: Namiot, Książka, lub Osoba; i właściwości, takich jak np.: waga w kg, autor lub jobtitle Schemat RDF zapewnia
Generowanie dokumentów XML z tabel relacyjnych - funkcje SQLX
Aktualizowanie dokumentów XML ( Oracle ) do aktualizowania zawartości dokumentów XML służy między innymi funkcja updatexml. wynikiem jej działania jest oryginalny dokument ze zmodyfikowanym fragmentem,
3 grudnia Sieć Semantyczna
Akademia Górniczo-Hutnicza http://www.agh.edu.pl/ 1/19 3 grudnia 2005 Sieć Semantyczna Michał Budzowski budzow@grad.org 2/19 Plan prezentacji Krótka historia Problemy z WWW Koncepcja Sieci Semantycznej
Konstruowanie Baz Danych DQL agregacja danych
Studia podyplomowe Inżynieria oprogramowania współfinansowane przez Unię Europejska w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego Projekt Studia podyplomowe z zakresu wytwarzania oprogramowania oraz zarządzania
Wprowadzenie do języka SQL
Wprowadzenie do języka SQL język dostępu do bazy danych grupy poleceń języka: DQL (ang( ang.. Data Query Language) DML (ang( ang.. Data Manipulation Language) DDL (ang( ang.. Data Definition Language)
Wykład XII. optymalizacja w relacyjnych bazach danych
Optymalizacja wyznaczenie spośród dopuszczalnych rozwiązań danego problemu, rozwiązania najlepszego ze względu na przyjęte kryterium jakości ( np. koszt, zysk, niezawodność ) optymalizacja w relacyjnych
Multi-wyszukiwarki. Mediacyjne Systemy Zapytań wprowadzenie. Architektury i technologie integracji danych Systemy Mediacyjne
Architektury i technologie integracji danych Systemy Mediacyjne Multi-wyszukiwarki Wprowadzenie do Mediacyjnych Systemów Zapytań (MQS) Architektura MQS Cechy funkcjonalne MQS Cechy implementacyjne MQS
XQuery. XQuery. Przykład. dokument XML. XQuery (XML Query Language) XQuery 1.0: An XML Query Language. W3C Recommendation http://www.w3.
XQuery XQuery XQuery (XML Query Language) XQuery 1.0: An XML Query Language. W3C Recommendation http://www.w3.org/tr/xquery/ Język programowania funkcyjnego (podobnie jak Lisp) Język zapytań do danych
XQuery. sobota, 17 grudnia 11
XQuery XQuery XQuery pozwala na wydobywanie danych z dokumentów XML w sposób podobny do tego w jaki używany jest SQL do tabel w bazach danych. XQuery to język do wykonywania zapytań na dokumentach XML.
T-SQL dla każdego / Alison Balter. Gliwice, cop Spis treści. O autorce 11. Dedykacja 12. Podziękowania 12. Wstęp 15
T-SQL dla każdego / Alison Balter. Gliwice, cop. 2016 Spis treści O autorce 11 Dedykacja 12 Podziękowania 12 Wstęp 15 Godzina 1. Bazy danych podstawowe informacje 17 Czym jest baza danych? 17 Czym jest
Język SQL, zajęcia nr 2
Język SQL, zajęcia nr 2 SQL - Structured Query Language Strukturalny język zapytań Login: student Hasło: stmeil14 Baza danych: st https://194.29.155.15/phpmyadmin/index.php Andrzej Grzebielec Funkcja agregująca
Słowem wstępu. Część rodziny języków XSL. Standard: W3C XSLT razem XPath 1.0 XSLT Trwają prace nad XSLT 3.0
Słowem wstępu Część rodziny języków XSL Standard: W3C XSLT 1.0-1999 razem XPath 1.0 XSLT 2.0-2007 Trwają prace nad XSLT 3.0 Problem Zakładane przez XML usunięcie danych dotyczących prezentacji pociąga
SQL, LIKE, IN, CASE, EXISTS. Marcin Orchel
SQL, LIKE, IN, CASE, EXISTS Marcin Orchel Spis treści 1 LIKE 2 2 BETWEEN 4 3 IN 5 4 EXISTS 6 5 WYRAŻENIA CASE 7 6 Zadania 9 1 Rozdział 1 LIKE Predykat LIKE jest testem dopasowującym wzorzec łańcucha. Składnia
Wstęp Wprowadzenie do BD Podstawy SQL. Bazy Danych i Systemy informacyjne Wykład 1. Piotr Syga
Bazy Danych i Systemy informacyjne Wykład 1 Piotr Syga 09.10.2017 Ogólny zarys wykładu Podstawowe zapytania SQL Tworzenie i modyfikacja baz danych Elementy dynamiczne, backup, replikacja, transakcje Algebra
Informatyka sem. III studia inżynierskie Transport 2018/19 LAB 2. Lab Backup bazy danych. Tworzenie kopii (backup) bazy danych
Informatyka sem. III studia inżynierskie Transport 2018/19 Lab 2 LAB 2 1. Backup bazy danych Tworzenie kopii (backup) bazy danych Odtwarzanie bazy z kopii (z backup u) 1. Pobieramy skrypt Restore 2. Pobieramy
OLAP i hurtownie danych c.d.
OLAP i hurtownie danych c.d. Przypomnienie OLAP -narzędzia analizy danych Hurtownie danych -duże bazy danych zorientowane tematycznie, nieulotne, zmienne w czasie, wspierjące procesy podejmowania decyzji
Wstęp do SQL. copyright: KGiIS WGGiOŚ AGH
Wstęp do SQL SQL (Structured Query Language) strukturalny język zapytań używany do tworzenia, modyfikowania baz danych oraz do umieszczania i pobierania danych z baz danych. Język SQL jest językiem deklaratywnym.
Język SQL. instrukcja laboratoryjna. Politechnika Śląska Instytut Informatyki. laboratorium Bazy Danych
Politechnika Śląska Instytut Informatyki instrukcja laboratoryjna laboratorium Bazy Danych przygotowali: mgr inż. Paweł Kasprowski (Kasprowski@zti.iinf.polsl.gliwice.pl) mgr inż. Bożena Małysiak (bozena@ivp.iinf.polsl.gliwice.pl)
Wybór wszystkich danych: SELECT * FROM employee Wybór określonych kolumn lub wyrażeń: SELECT first_name, last_name, salary FROM employee
Polecenie SELECT instrukcja pobierająca dane z bazy danych (z tabel, widoków) użytkownik posługujący się nią musi mieć uprawnienia do pobierania danych wynikiem zapytania jest zawsze tablica o określonych
Sprawozdanie z laboratorium 2: Modeling knowledge with Resource Description Framework (RDF)
Akademia Górniczo Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Elektroniki KATEDRA AUTOMATYKI Sprawozdanie z laboratorium 2: Modeling knowledge with Resource
Szkolenie Oracle SQL podstawy. Terminy. 15 17 lutego 2010 First Minute! 1100zł!
Szkolenie Oracle SQL podstawy Terminy 15 17 lutego 2010 First Minute! 1100zł! Opis szkolenia Baza danych Oracle od dawna cieszy się zasłużona sławą wśród informatyków. Jej wydajność, szybkość działania
Od metadanych do map wiedzy
Od metadanych do map wiedzy BachoTeX 2004 Mariusz Olko Mariusz.Olko@empolis.pl 1 maja 2004 1 20 lutego 2004 Metadane co to jest? Informacja na temat informacji! Opisuje własności informacji
Technologie zarządzania wiedzą. Szymon Zioło.
Technologie zarządzania wiedzą Szymon Zioło sziolo@mimuw.edu.pl Tendencje w biznesie Źródło: Gladstone, B., From Know-How to Knowledge The Essential Guide to Understanding and Implementing Knowledge Management
Konstruowanie Baz Danych SQL UNION, INTERSECT, EXCEPT
Studia podyplomowe Inżynieria oprogramowania współfinansowane przez Unię Europejska w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego Projekt Studia podyplomowe z zakresu wytwarzania oprogramowania oraz zarządzania
SQL Structured Query Language
SQL Structured Query Language stworzony na początku lat 70 ubiegłego wieku w IBM przez Donalda Messerly'ego, Donalda Chamberlina oraz Raymonda Boyce'a pod nazwą SEQUEL pierwszy SZBD System R utworzony
Język SQL. Rozdział 2. Proste zapytania
Język SQL. Rozdział 2. Proste zapytania Polecenie SELECT, klauzula WHERE, operatory SQL, klauzula ORDER BY. 1 Wprowadzenie do języka SQL Język dostępu do bazy danych. Język deklaratywny, zorientowany na
Semantic Web. Grzegorz Olędzki. prezentacja w ramach seminarium Protokoły komunikacyjne. luty 2005
Semantic Web Grzegorz Olędzki prezentacja w ramach seminarium Protokoły komunikacyjne luty 2005 Co to jest Semantic Web? "The Semantic Web is an extension of the current web in which information is given
Technologie zarządzania wiedzą
Technologie zarządzania wiedzą Szymon Zioło sziolo@mimuw.edu.pl Tendencje w biznesie Źródło: Gladstone, B., From Know-How to Knowledge The Essential Guide to Understanding and Implementing Knowledge Management
Bazy danych - Materiały do laboratoriów IV
Bazy danych - Materiały do laboratoriów IV dr inż. Olga Siedlecka-Lamch Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej Politechnika Częstochowska 17 marca 2011 roku Pozostałe funkcje wierszowe Oracle:
XML w bazie danych IBM DB2
Instytut Informatyki Politechnika Śląska Gliwice, ul. Akademicka 16 XML w bazie danych IBM DB2 Dr inż. Dariusz Mrozek Wykład: IBM DB2 uniwersalna platforma przetwarzania danych O czym dzisiaj? XML w relacyjnej
Programowanie Komponentowe WebAPI
Programowanie Komponentowe WebAPI dr inż. Ireneusz Szcześniak jesień 2016 roku WebAPI - interfejs webowy WebAPI to interfejs aplikacji (usługi, komponentu, serwisu) dostępnej najczęściej przez Internet,
Technologie baz danych
Technologie baz danych Wykład 4: Diagramy związków encji (ERD). SQL funkcje grupujące. Małgorzata Krętowska Wydział Informatyki Politechnika Białostocka Plan wykładu Diagramy związków encji elementy ERD
BAZY DANYCH wprowadzenie do języka SQL. Opracował: dr inż. Piotr Suchomski
BAZY DANYCH wprowadzenie do języka SQL Opracował: dr inż. Piotr Suchomski Wprowadzenie Język SQL używany jest do pracy z relacyjną bazą danych. Jest to język nieproceduralny, należący do grupy języków
Kurs. Podstawy MySQL
Kurs Podstawy MySQL Krótkie info. Autorem kursu jest Piotr Jędrusik. Kurs jest własnością serwisu MySQL FAQ www.mysqlfaq.prv.pl, email: mysqlfaq@twister.pl. 1. Tworzymy bazę. Stworzymy pierwszą bazę o
Szkolenie autoryzowane. MS Tworzenie zapytań do Microsoft SQL Server Strona szkolenia Terminy szkolenia Rejestracja na szkolenie Promocje
Szkolenie autoryzowane MS 10774 Tworzenie zapytań do Microsoft SQL Server 2012 Strona szkolenia Terminy szkolenia Rejestracja na szkolenie Promocje Opis szkolenia Uwaga! Szkolenie wycofane z oferty. Zapraszamy
XML w bazach danych i bezpieczeństwie
XML w bazach danych i bezpieczeństwie Patryk Czarnik Instytut Informatyki UW XML i nowoczesne technologie zarzadzania treścia 2007/08 Klasyfikacja wsparcia dla XML-a w bazach danych (Relacyjna) baza danych
Ćwiczenia laboratoryjne nr 11 Bazy danych i SQL.
Prezentacja Danych i Multimedia II r Socjologia Ćwiczenia laboratoryjne nr 11 Bazy danych i SQL. Celem ćwiczeń jest poznanie zasad tworzenia baz danych i zastosowania komend SQL. Ćwiczenie I. Logowanie
Bazy danych 6. Podzapytania i grupowanie. P. F. Góra
Bazy danych 6. Podzapytania i grupowanie P. F. Góra http://th-www.if.uj.edu.pl/zfs/gora/ 2012 Podzapytania Podzapytania pozwalaja na tworzenie strukturalnych podzapytań, co umożliwia izolowanie poszczególnych
strukturalny język zapytań używany do tworzenia i modyfikowania baz danych oraz do umieszczania i pobierania danych z baz danych
SQL SQL (ang. Structured Query Language): strukturalny język zapytań używany do tworzenia strukturalny język zapytań używany do tworzenia i modyfikowania baz danych oraz do umieszczania i pobierania danych
Podzapytania. Podzapytania nieskorelowane i skorelowane
Podzapytania w SQL 1 Bazy Danych Wykład p.t. Podzapytania. Zagnieżdżanie zapytań. Podzapytania nieskorelowane i skorelowane Antoni Ligęza ligeza@agh.edu.pl http://galaxy.uci.agh.edu.pl/~ligeza Wykorzystano
URL, URI różnice i podobieństwa
Mechanizm routingu URL, URI różnice i podobieństwa URL (Uniform Resource Locator) unikalny identyfikator wskazujący lokalizację zasobu sieciowego. URI (Uniform Resource Identyficatior) unikalny identyfikator
Ontologia, wypożyczalnia wideo stworzona na podstawie relacyjnej bazy danych
WYŻSZA SZKOŁA INFORMATYKI I ZARZĄDZANIA z siedzibą w Rzeszowie WYDZIAŁ INFORMATYKA STOSOWANA Kierunek: INFORMATYKA Specjalność: Inżynieria oprogramowania Michał Bąk Nr albumu studenta 32366 Ontologia,
Podzapytania. Rozdział 5. Podzapytania. Podzapytania wyznaczające wiele krotek (1) Podzapytania wyznaczające jedną krotkę
Podzapytania Rozdział 5 Podzapytania podzapytania proste i skorelowane, podzapytania w klauzuli SELECT i FROM, klauzula WITH, operatory ANY, ALL i EXISTS, zapytania hierarchiczne Podzapytanie jest poleceniem
Bazy danych. Andrzej Grzybowski. Instytut Fizyki, Uniwersytet Śląski
Bazy danych Andrzej Grzybowski Instytut Fizyki, Uniwersytet Śląski Wykład 5 Strukturalny język zapytań (SQL - Structured Query Language) Algebraiczny rodowód podstawowe działania w przykładach Bazy danych.
SQL - Structured Query Language. strukturalny język zapytań
SQL - Structured Query Language strukturalny język zapytań SQL - Structured Query Language - strukturalny język zapytań Światowy standard przeznaczony do definiowania, operowania i sterowania danymi w
www.comarch.pl/szkolenia Operacja PIVOT w języku SQL w środowisku Oracle 21.11.2012
Operacja PIVOT w języku SQL w środowisku Oracle 21.11.2012 Zakres Wprowadzenie Idea przestawiania danych Możliwe zastosowania Przestawianie danych bez klauzuli PIVOT Konstrukcja klauzuli Korzyści ze stosowania
Optymalizacja poleceń SQL Wprowadzenie
Optymalizacja poleceń SQL Wprowadzenie 1 Fazy przetwarzania polecenia SQL 2 Faza parsingu (1) Krok 1. Test składniowy weryfikacja poprawności składniowej polecenia SQL. Krok 2. Test semantyczny m.in. weryfikacja
Program szkoleniowy Efektywni50+ Moduł IV Podstawy relacyjnych baz danych i język SQL
Program szkoleniowy Efektywni50+ Moduł IV Podstawy relacyjnych baz danych i język SQL 1 Podstawy relacyjnego modelu danych. 3h UWAGA: Temat zajęć jest typowo teoretyczny i stanowi wprowadzenie do zagadnień
Sylabus do programu kształcenia obowiązującego od roku akademickiego 2014/15
Sylabus do programu kształcenia obowiązującego od roku akademickiego 204/5 Nazwa Bazy danych Nazwa jednostki prowadzącej przedmiot Wydział Matematyczno - Przyrodniczy Kod Studia Kierunek studiów Poziom
Spis treści Informacje podstawowe Predykaty Przykłady Źródła RDF. Marek Prząda. PWSZ w Tarnowie. Tarnów, 6 lutego 2009
PWSZ w Tarnowie Tarnów, 6 lutego 2009 1 Interpretacja trójek i SWI-Prolog Składnia 2 3 4 Interpretacja trójek i SWI-Prolog Składnia Opis (ang. Resource Description Framework) jest specyfikacją modelu metadanych,
Bazy danych SQL Server 2005
Bazy danych SQL Server 2005 TSQL Michał Kuciapski Typ zadania: Podstawowe zapytania Select Zadanie 1: Wyświetl następujące informacje z bazy: A. 1. Wyświetl informacje o klientach: nazwa firmy, imie, nazwisko,
Paweł Rajba pawel@ii.uni.wroc.pl http://www.itcourses.eu/
Paweł Rajba pawel@ii.uni.wroc.pl http://www.itcourses.eu/ Wprowadzenie WCF Data Services Obsługa żądania OData Podstawy języka OData Narzędzia i biblioteki Gdzie można skorzystać z OData OData w Web API
Programowanie obiektowe
Programowanie obiektowe Wykład 13 Marcin Młotkowski 27 maja 2015 Plan wykładu Trwałość obiektów 1 Trwałość obiektów 2 Marcin Młotkowski Programowanie obiektowe 2 / 29 Trwałość (persistence) Definicja Cecha
Grupowanie i funkcje agregujące
Grupowanie i funkcje agregujące Zadanie 1. Stwórz odpowiednią tabelę Test_agr i wprowadź odpowiednie rekordy tak, aby wynik zapytania SELECT AVG(kol) avg_all, AVG(DISTINCT kol) avg_dist, COUNT(*) count_gw,
Podzapytania. Rozdział 5. Podzapytania. Podzapytania wyznaczające wiele krotek (1) Podzapytania wyznaczające jedną krotkę
Podzapytania Rozdział 5 Podzapytania podzapytania proste i skorelowane, podzapytania w klauzuli SELECT i FROM, klauzula WITH, operatory ANY, ALL i EXISTS, zapytania hierarchiczne Podzapytanie jest poleceniem
LAB 3 (część 1 Projektu)
Informatyka sem. III studia inżynierskie Transport 2018/19 LAB 3 (część 1 Projektu) Na zajęciach należy zaprojektować schemat bazy danych oraz przygotować dokument zawierający: Temat: Autor: 1. Opis 2.
Iwona Milczarek, Małgorzata Marcinkiewicz, Tomasz Staszewski. Poznań, 30.09.2015
Iwona Milczarek, Małgorzata Marcinkiewicz, Tomasz Staszewski Poznań, 30.09.2015 Plan Geneza Architektura Cechy Instalacja Standard SQL Transakcje i współbieżność Indeksy Administracja Splice Machince vs.
Zakres tematyczny dotyczący kursu PHP i MySQL - Podstawy pracy z dynamicznymi stronami internetowymi
Zakres tematyczny dotyczący kursu PHP i MySQL - Podstawy pracy z dynamicznymi stronami internetowymi 1 Rozdział 1 Wprowadzenie do PHP i MySQL Opis: W tym rozdziale kursanci poznają szczegółową charakterystykę
Wykład 5. SQL praca z tabelami 2
Wykład 5 SQL praca z tabelami 2 Wypełnianie tabel danymi Tabele można wypełniać poprzez standardową instrukcję INSERT INTO: INSERT [INTO] nazwa_tabeli [(kolumna1, kolumna2,, kolumnan)] VALUES (wartosc1,
METODY INŻYNIERII WIEDZY ASOCJACYJNA REPREZENTACJA POWIĄZANYCH TABEL I WNIOSKOWANIE IGOR CZAJKOWSKI
METODY INŻYNIERII WIEDZY ASOCJACYJNA REPREZENTACJA POWIĄZANYCH TABEL I WNIOSKOWANIE IGOR CZAJKOWSKI CELE PROJEKTU Transformacja dowolnej bazy danych w min. 3 postaci normalnej do postaci Asocjacyjnej Grafowej
Przydatne sztuczki - sql. Na przykładzie postgres a.
Przydatne sztuczki - sql. Na przykładzie postgres a. M. Wiewiórko 05/2014 Plan Uwagi wstępne Przykład Rozwiązanie Tabela testowa Plan prezentacji: Kilka uwag wstępnych. Operacje na typach tekstowych. Korzystanie
Złaczenia tablic: FROM, WHERE, JOIN
JOIN Łączenie tablic 1 Bazy Danych Wykład p.t. Złaczenia tablic: FROM, WHERE, JOIN Antoni Ligęza ligeza@agh.edu.pl http://galaxy.uci.agh.edu.pl/~ligeza Wykorzystano materiały: http: //www.postgresql.org/docs/8.3/interactive/index.html
Grafowe języki zapytań. Anna Kosieradzka
Grafowe języki zapytań Anna Kosieradzka Grafowe języki zapytań Ogólne: Blueprints Gremlin GraphQL SPARQL Związane z jedną bazą danych: SQL (OrientDB) GQL (sones GraphDB) inne API Graf na dzisiaj Graf z
Wstęp 5 Rozdział 1. Podstawy relacyjnych baz danych 9
Wstęp 5 Rozdział 1. Podstawy relacyjnych baz danych 9 Tabele 9 Klucze 10 Relacje 11 Podstawowe zasady projektowania tabel 16 Rozdział 2. Praca z tabelami 25 Typy danych 25 Tworzenie tabel 29 Atrybuty kolumn
Zarządzanie sieciami komputerowymi - wprowadzenie
Zarządzanie sieciami komputerowymi - wprowadzenie Model zarządzania SNMP SNMP standardowy protokół zarządzania w sieci Internet stosowany w dużych sieciach IP (alternatywa logowanie i praca zdalna w każdej
lata 2007 2013, Oś priorytetowa III: Gospodarka, Innowacyjność, Przedsiębiorczość, Działanie III.3 Rozwój B+R w przedsiębiorstwach.
Ogłoszenie o Zamówieniu na Zakup oprogramowania dla MakoLab SA do projektu: Opracowanie technologicznych fundamentów dla semantycznych systemów zarządzania treścią realizowanego w ramach Regionalnego Programu